こんにちは。エンジニアの山下です。 今回はプロンプトエンジニアリングの技法について書きたいと思います。 フレクトでは LLM 関連技術の業務活用と実装に力を入れており、ありがたいことに LLM を使用したサービスの開発案件も少しずつ増えてきました。 それ自体は大変喜ばしいことなのですが、一方で現在のような新技術へのパラダイムシフトの過渡期には開発者の関連技術への造詣に大きな差が生じやすく、案件の数が増えると成果物の品質を高い水準で維持することが難しくなってきます。 特に LLM を使用したサービスの開発ではプロンプトの品質は開発者の知識に依存しがちです。プロンプトは自然言語ゆえに記述の自由度が…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。本日はAgentforceを普通のWebに接続する方法を紹介させていただきます。 あれ？この話以前になかったっけ？と思われた方もいらっしゃると思いますが、確かに弊社山下が昨年に以下のようなブログを投稿しています。 Service Agent を Web ページから利用する この時はService CloudのMIAWインターフェイスを利用し、SalesforceのMIAWベースのサンプルアプリとの接続方法を紹介しました。 今回紹介するのは、Agent APIと一般的なWebの接続です。Agent APIはService Cloudを要せず、より手軽に利…

みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 6月にAgentforce3の一部として、AgentforceのMCP対応が発表されました。 MCPはAIが他のシステムとやり取りするための標準（今のところ）プロトコルであり、AgentforceがMCPで色んなシステムと繋がったら面白いなと夢を膨らませたものでした。 ただ... 2025年9月17日現在。AgentforceのMCP対応はまだGAされておりません。 Winter'26 のRelease Notesにもないみたい。悲しい... そこで、AgentforceのMCP対応を心待ちにしながら、弊社内でMCPサーバを独自で構築したときの知見を…

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AIエージェントに既存のデータをいろいろ接続してみた結果見えてきた課題について解説したいと思います。 AIエージェントは、AI自身が自律的に判断してタスクを実行していくわけですが、自律的に判断するためにも、タスクを実行するためにも、LLMに閉じた世界では足らず、何らかの形で外部と接続することが不可欠になってきます。 特に、LLMに学習されているもの以外の知識を注入するのに、特定のデータと接続することは重要になってきます。Vector DBを作成してベクトル検索によりRAGを行うことはその代表例でしょう。 弊社社内では、「ポメ子」というAIエージェント…

みなさんこんにちは、エンジニアの浅見です。 今回の話題はAgentforceのデフォルトモデルの設定に関する話題です。 これまで、Agentforceでは「OpenAI」のモデルをデフォルトモデルとして使用してきたのですが、最近になって「Anthropic」を選択できるようになりました。 今回は、このデフォルトモデルの違いについて公式ページの情報を整理したのち、実際に使ってみてどんな違いがあったのかを書いていきます。 皆様がこれからAgentを開発するにあたって、最適なモデルを選択するのに本記事が少しでもお役に立てれば幸いです。 なお本記事は執筆時点の情報であり、今後変更になることがございます…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。本日はLINEのボットをAgentforceで実装する投稿の第2弾となります。 前回、LINEボットをAgentforceで実現する方法を、Python / Flask / SQLiteを使った実装で、ChatGPTによるコード生成で書き起こすお話を紹介しました。 ところで、SalesforceにはSalesfore Sitesという機能があり、これは完全なWebサーバーとして機能します。(Agentforceとのデザインパターンについては、弊社竹田のブログでも紹介されています。)AgentforceがSalesforceの機能である以上、他に理由がな…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 以前のブログ では、AIエディタのCursorを紹介しましたが、フレクトではその他のAIツールの導入についても検討を進めています。 今回は、その中からGoogleの「NotebookLM」を取り上げたいと思います。 NotebookLMの導入に向けて検討した内容を、具体的な活用例とともにご紹介します。 なお、実際に社内で活用を進めていく段階はこれからなので、本記事は活用後のナレッジ共有ではなく、活用前に検討した内容であることをあらかじめご理解いただけると幸いです。

こんにちは。エンジニアの山下です。 Salesforce から Agentforce 3 が発表され、その目玉機能の１つとして MCP との接続性の強化が予告されました。 AI Agent に対して MCP を用いた機能拡張ができるようになるのはもちろんのこと、各産業向けに構築されたプレビルド MCP の提供やサードパーティ製の MCP の検索ができる AgentExchange の登場についても述べられており、その力の入れ具合が伺えます。また、他のプラットフォームでは Amazon Bedrock Agents からも MCP が利用できるようになるなど、MCP の活用の幅が徐々に広がりつつ…

みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 少し前の話題ですが、今年（2025年）の3月ごろにAgent APIがGAになりましたね。 Agent APIはAgentforceを呼び出すための新しいAPIです。 今まではAgentforceで作ったAI Agentとの通信にはMIAWを使っていました。 MIAWはAgentforceのために作られたものというわけではなく、もともとはService Cloud上でコンタクトセンターのオペレータ向けに作られたもので、Webサイト上のチャット窓など問合せに対応するためのものでした。 AI Agentもオペレータの一人と考えると、MIAWをそのままAg…

こんにちは。エンジニアの和田です。 以前本ブログにて、Data Cloud のクレジット消費量を Flow で監視する という記事が投稿されております。 これは、Data Cloudのクレジット消費量に応じてFlowで通知するというものでした。 当該記事では、以下の2つのFlowを作成していました。 クレジット消費量の変動を監視する Flow クレジット残高の逼迫を監視する Flow 今回は、1のFlowにさらに手を加える話になります。 1のFlowでは、全体の大まかな傾向がわかれば十分として、Cardと呼ばれる種別（Einstein Requests、Conversationsなど）を区別せ…

こんにちは。エンジニアの浅見です。 今回は、社内向けに構築している「生成AIを用いた機能の開発方法論」の一部をご紹介します。 私がAI部門に配属されてから3ヶ月が経ちましたが、生成AIの発展は衰えることなく、むしろ加速度的に成長しています。 社内のシステム開発においても生成AI機能を組み込んだシステム開発の案件が徐々に増えてきているようです。 一方でこれまでのシステム開発との根本的な性質の違いからなのか、（もちろん自分も含め）苦労している場面を見かけることもしばしばです。 そこで我々AI部門では、いかに生成AI機能をシステムに組み込むべきなのか、そしていかにその機能を開発していくのかを検討し、…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。本日はLINEとAgentforceを仲介するWebサーバーのお話です。 とは言え、このテーマは実はそれほど難しくありません。というのは、LINEもAgentforceもWebフックやREST APIといった業界標準を尊重して作られているからです。つまり、あとは手順に乗っているデータの解釈の問題で、手順自体はほとんど自明なのです。 そこで生成AI(LLM)に全部のプログラムコードを一度に書かせるという目標を立てました。昨今はプログラム開発を含む様々な仕事でChatGPTのようなLLM(大規模言語モデル)の利用が注目を集めています。このブログをお読みのあ…

はじめに 研究開発室の岡田です。音声AIとその周辺技術についての活用研究をしています。 LLMの出現により自然言語でコンピュータを操れるようになり、音声AIはこのI/Fとしての活用が期待されています。 最近ではOpenAIを筆頭に、音声でリアルタイムにLLMとやり取りできるサービスが現れ始めています。 また、OpenAIはそのようなサービスを構築するためのRealtime APIをβ版ではありますが公開しており、 今後正式リリースされれば音声AIをI/Fに用いたサービスが増えていくことが十分に考えられます。 今回は、TypeScriptを用いてAIエージェントを構築するためのオープンソースフレ…

こんにちは。エンジニアの竹田です。 今回はこの前発表されたAgentforce3について考察してみたいと思います。 昨年9月にAgentforceが発表されてからまだ1年もたたないのにAgentforce3の発表です。 筆者は10年以上Salesforceと関わっていますが、Salesforce社のこのような驚異的な開発スピードはかつてないもので、とても驚いています。 Salesforce社のAgentforceにかける意気込み、そして投資の大きさを感じられますね。 さて、このAgentforce3ですが、単純に見るならいくつかの機能が追加されただけとも見えます。しかし、私は単なる機能追加に留…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 今回は、Data Cloud の Vector Search で、Pre-Filtering を活用する方法について書こうと思います。

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AgentforceのAgent制御のノウハウについて、第1弾に引き続き、第2弾をお届けします。 本記事では以下の内容を取り上げます。 Actionの効果的な選ばせ方 Off Topicの扱い Agent Actionに設定するPrompt Templateのモデルの調整 なお、Agent制御に効果的なノウハウは、Agentforce自体のアップデートや、Agentの内部で利用されるLLMのアップデートによって変化する可能性があります。この記事の内容は、2025年6月現在のものであることにご留意ください。

こんにちは，研究開発室の福井です．研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております．今回は，OR の技術を用いて何らかの計画を作成する際に，「出力された計画が何故そうなったのか?」を説明するための方法や関連した既存研究を紹介します．

こんにちは。エンジニアの山下です。 昨今の AI 技術の進歩には目を見張るものがあり、特に AI Agent のビジネス活用への期待は日に日に大きくなっているように感じられます。 しかし、AI がいくら賢くなってきているとはいえ、AI Agent だけで全ての問い合わせに対処するのは難しいでしょう。AI Agent に可能なのは高々文章による回答と事前定義されたツールの使用のみであり、現実世界の複雑な要望に応えるにはやや心許ないと言わざるを得ません。また、ユースケースによっては問題の重要な決定を AI に任せるのは不安という心理的障壁も発生しそうです。 AI Agent では対処できない要望が…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は、最近筆者が講演した社内セミナーの中で好評だった「Atlas推論エンジン Deep Dive」の内容からお話しさせてください。 AgentforceとAtlas推論エンジン 生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)が人間のような思考・判断をして、会話の返答などのさまざまなタスクを実行する様子は、見事というほかありません。AgentforceにはこのLLMが高度に統合されており、魔法のような機能が本当にわずかな手順で実装できてしまいます。 しかし、理解が難しかったポイントもあります。多くの人にとって、具体的な戸惑いポイントはAgentforceのエ…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 最近、AI エディタを含めた開発ツール界隈がますます盛り上がっています。 GitHub Copilot から始まり、Claude や ChatGPT のコード生成機能、そして Cursor や Windsurf などの AI ネイティブなエディタまで、開発者の生産性を向上させるツールが次々と登場しています。これらのツールは単なるコード補完を超えて、自然言語での指示によるコード生成や、プロジェクト全体を理解したうえでの修正提案など、開発のあり方自体を変えつつあります。 フレクトでも、こうした AI エディタの導入を積極的に進めており、開発効率と品質の向上を両立…

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Data Cloud のクレジット消費量の監視方法について書きたいと思います。 Data Cloud にはクレジット消費を管理するための DLO 群が用意されているのですが、これらの DLO が持つフィールドの定義については Salesforce の公式ドキュメントのどこにも解説されていません。従って、いざクレジット消費量を監視しようとすると開発者が実際のレコードを眺めながら DLO の各フィールドの意味を推理するという謎の工程が必要になります。 当然、この手の虚無でしかない時間は少なければ少ないほどよいので、今回は筆者が実際の DLO レコードを解…

こんにちは。エンジニアの浅見です。 AI部門に配属されて早１ヶ月半、業務として生成AIを使用する場面も増えてきました。今回の記事では、業務内の技術検証の派生ではあるのですが、普段とは趣向の異なるお話をさせていただきます。テーマは「生成AIに極めて専門性の高い文章を読ませるとどうなるのか」です。 生成AIの得意なことの一つとして「専門文書の要約や概要説明」が挙げられることは比較的有名な話かと思います。今回はその一例として、「一般相対性理論の論文を読ませ、要約させてみる実験」をしました。ちなみに一般相対論を選んだ理由は、自分の論文があるので手頃だったからというだけです。また後半では、「なぜAIは論…

こんにちは。エンジニアの和田です。 今回は、AgentforceのAgent制御のノウハウについて、社内向けAIエージェントの構築経験によって得られた知見を基に解説します。 AgentforceのAgentは、ユーザーからの問いかけに対して自律的に判断し、予め設定したTopicと、Topic別に設定したActionの中を選んで実行します。自律的な動作が大きな特徴ではありますが、この自律的な動作を目的に応じていかに制御するかが課題となります。 Agentの内部では、Salesforceによって組み込まれたシステムプロンプトと、開発者が設定するTopicやActionの説明を組み合わせてLLMを呼…

こんにちは。エンジニアの山下です。 LLM に対する機能追加のためのプロトコルとして Anthropic が定義した MCP が注目を集めています。MCP を使用することで個々のモデルに依存することなく LLM に対する追加機能の開発を行うことが可能になりました。 MCP の仕様は 2024 年 11 月 5 日に初版が公開されましたが、2025 年 3 月 26 日に最新版が公開され、いくつかの機能についての記述が追加されています。今回はその中から認証機能について取り上げたいと思います。 MCP に対して適切な権限制御を行いたい状況はそこそこあり、その筆頭がリソース参照系の機能です。例えばフ…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回はテキスト埋め込み(text embedding)についてお話しさせてください。(あらかじめお断りしますと、割と基本的な話です。なお、機能寄りの話で、数学は出てきません。) 疑問のきっかけは「RAG案件失敗」の知らせ ある日のこと、他社某案件の失敗談が聞こえてきました。曰く、「PoCが失敗し、プロジェクトが打ち切りになった」と。恐ろしい話だと思って聞くと、RAG(Retrieval-Argumented Generation)が期待通りに動作しなかったようです。(詳しい話は省略します。) RAGは、ご存知の方も多いと思いますが、一般的にはチャットボ…

みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 今日はIT企業であるフレクト内でのLLMの活用について紹介したいと思います。 フレクトの主な業務はシステム開発なので、もちろんシステム開発を効率化するための道具としてLLMを使っていますし、今後さらに加速していきます。 けれども、今回紹介するのはシステム開発でのLLMの活用ではなくて、それ以外の業務での活用です。 （システム開発のLLMでの活用についてもいずれお伝えしたいと思います） きっと、IT企業でもそうでない企業でも参考にしていただけるものがあると思いますので、ぜひご一読ください。

こんにちは。エンジニアの浅見です。 フレクトでは、社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しております。 本ブログ記事は、この春からAI部門に配属された入社3年目の私が、「15分でわかる！Salesforce で「生成AI」」として「Fラボ」に公開したものです。 本来「Fラボ」は社内のみに公開されているのですが、前回の記事（15分でわかる！Agentforce）とあわせて特別に、社外にも公開することとなりました。 なお、本内容は社内入門者向けの教育コンテンツとなっておりますので、その点予めご認識いただけますと幸いです。

こんにちは。エンジニアの大橋です。 簡単に自己紹介をさせていただくと、私は入社4年目のエンジニアとなります。 このたびAI部隊に配属となり、Agentforceの知見をまとめましたので、共有します。 フレクトでは、社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しています。近年は特にAI領域に力を入れており、FラボでもAIに関する知見や活用事例を数多く蓄積しています。今回は、その豊富なAIナレッジの中から「15分でわかる！Agentforce」という記事を特別に公開したいと思います。 なお、本内容は社内入門者向けの教育コンテンツであることをあらかじめご認識ください。

こんにちは，研究開発室の福井です．研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております．今回は予知保全の PoC プロジェクトを高速化するために開発室メンバーの北村さん，東さんとともに開発を進めてきた boilerplate を紹介します． 本記事は以前の記事『Databricks を活用した機械学習プロジェクトの PoC フェーズの高速化に向けた取り組みの紹介』の続きとなります．

こんにちは．研究開発室の北村 蘭丸です．普段，研究開発室では Operations Research (OR) のビジネス活用について研究を進めています．その一環として，本記事では，Model Context Protocol (MCP) の仕組みを利用して Large Language Model (LLM) と OR の連携の仕方を模索するために，数理最適化を行うためのMCPサーバーを試作してみたのでご紹介いたします．簡単な問題であれば，会話のような自然なやり取りから数理最適化を行い結果を得るシステムの構築も可能なのではないかと考え，今回取り組んだことについてお話します．